• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.329-332
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• 2000

영상 검색 기법 중 기존의 색상 정보만을 이용한 기법에는 많은 한계가 존재하기 때문에 현재의 검색 기법 혹은 상용 검색 프로그램들은 두가지 이상의 검색 기법을 동시에 이용한다. 본 논문에서는 이진 영상을 이용하여 형태 정보를 추출하고 색상 정보와의 결합을 이용한 검색 기법을 제안한다. 이진화된 영상만으로도 상당수의 형태 정보를 포함하고 있기 때문에 최소한의 계산을 이용하여 영상의 개략적인 형태를 파악할 수 있는 방법을 제안한다. 아울러, 이진화된 형태 정보로 자칫 놓칠 수 있는 형태 정보를 보완하기 위하여 영상 내의 객체의 위치 정보를 이용하기 위해 부분영상으로 영상을 분할하여 좀 더 효율적인 검색을 가능하게 하는 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.97-99
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• 2001

대부분의 정보검색 과정들은 웹 페이지의 분석에 따라 검색 로봇을 이용한 검색기법, 카테고리를 이용한 색인 DB를 검색기법, 메타 태그를 이용한 검색기법을 사용하고 있다. 그러나 이러한 기법을 통하여 원하는 정보를 얻을 경우 정확도가 떨어지는 정보가 검색되어 사용자는 다시 한번 검색된 목록들을 확인해야 하는 경우가 발생한다. 본 논문은 다양한 형태의 웹 페이지에 대하여 바이오 인포메틱스 기술을 적용하여 분석, 사용자에게 필요로 하는 정보를 보다 정확하게 제공하는 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.163-168
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• 1999

한국어 자동색인은 정보자료의 유형 및 특성에 따라 그 성능에 차이가 있으며, 검색 결과에 많은 영향을 미치기도 한다. 따라서 지능형 정보검색을 위해서는 정보자료의 유형과 특성에 따라 색인 기법의 전문화 및 다양성이 요구되고 있다. 정보검색 시스템이 사용자의 요구사항에 적합한 정보자료를 제공할 수 있도록 자동색인의 관점에서 검색 성능을 향상시키기 방법으로 문서 유형에 따른 차별화된 색인 기법, 불용어 처리 기법, 색인어 관리 기법, 색인어의 유형 정보와 위치 정보를 활용하는 방법 등을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.242-251
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• 2000

퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거한 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지검색정보모델의 시간복잡도를 낮추기 위해, 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 BK-퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안한다. 개선된 BK-FIRM은 시스템 처리시간과 신뢰도 간 상층점(trade-off)을 제공한다. 축소용어집합은 용어집합의 부분집합으로서 검색결과의 신뢰도와 밀접한 관계를 가진다. 동일한 크기의 축소용어집합이 주어질 때, 보다 적절한 용어들로 구성된 축소용어집합이 보다 나은 검색 신뢰도를 이끈다. 따라서 보다 적절한 축소용어집합 구성을 위한 축소용어집합 추출방법이 요구된다. 본 논문에서는 축소용어집합 추출방법을 크게 무작위 추출, 규칙에 의한 추출, 인간에 의한 직관적 추출 방법으로 구분하고 검색결과의 신뢰도 변화 형태를 분석한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권2호
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• pp.115-122
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• 2001

퍼지관계 개념에 기반한 BK-FIRM(Bandler-Kohout 퍼지정보검색기법)은 형태론에 입각한 기존의 정보검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거한 퍼지정보검색기법이다. BK-FIRM은 시소러스 자동 구축 기능, 검색 결과의 퍼지화된 우선 순위 제공과 같은 장점을 가지고 있다. 그러나, BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 다양한 분야 적용이 불가능하다. 본 논문에서는 축소용어집합을 이용하여 BK-FIRM의 시간복잡도를 낮춘 A-FIRM(개선된 Bandler-Kohout 퍼지정보검색모델)을 소개하고 이를 정보검색시스템으로 설계 및 구현한 A-FIRS(개선된 Bandler-Kohout 퍼지정보검색시스템)를 구현한다. A-FIRS는 크게 문서베이스와 시소러스를 구축하는 전처리부(preprocess unit)와 사용자의 검색요구를 처리하여 문서를 검색하는 실시간처리부(real-time process unit)로 나누어지며, 각 처리부는 기능적 특성에 따라 4개의 처리단계로 구성된다. A-FIRS는 WWW 기반 환경과 연동하도록 설계되었으며, WWW 환경의 사용자로부터 주어진 검색요구를 처리하여 검색결과를 제공한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.498-503
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• 1998

퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보 검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거하는 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time-complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지정보검색모델(BK-FIRM)의 높은 시간복잡도를 낮추기 위해, 용어집합의 부분집합으로서 그 원소 개수는 상수처럼 작용하는 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안하고 실제 이를 처리시간과 신뢰도 측면에서 분석 및 비교한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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• pp.270-281
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• 1997

현재 기업 뿐 아니라 개인에도 정보의 중성이 증대되고 있는 실정이다. 특히, 정보기술의 활용과 빠른 컴퓨팅 환경의 변화 및 인터넷이라는 네트웍을 기반으로 다양한 정보를 접할 수 있게 됨으로써 필요한 정보를 보다 빠르게 검색해야 하는 필요성이 생기게 되었다. 지금까지는 다양하고 방대한 데이터들을 정보의 형태로 가공하여 DB를 중심으로 유용한 정보를 제공하였지만, 이제는 효과적인 정보의 활용을 위해 정보검색의 중요성이 증대되고 있다. 즉, 흩어져 있는 데이터를 정보의 형태로 변환시키는 것보다 그 정보를 효율적이고 빠르게 검색하여 한차원 높은 'Knowledge' 로써의 역할을 하느냐가 중요하게 된것이다. 본 논문에서는 각 정보들의 검색을 위해 사용되고 있는 기존의 검색기법인 SQL-Based 검색, Full text 검색과 새로 소개되고 있는 Parametric 검색에 대해서 고찰하여보고 다양한 정보의 유형에 대해 효과적인 검색을 위한 방안을 제시하고자 한다.

• 정보관리학회지
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• 제7권1호
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• pp.79-95
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• 1990

본 연구는 그동안 연구되고 개발된 여러 검색 기법을 검색된 문헌 집합의 특성과 사용된 표현에 의해서 완전 매치 검색과 부분 매치 검색으로 구분하였다. 완전 매치는 부울 논리가 그 대표적이며 현행 대부분의 정보 검색 시스템에서 사용하고 있는 검색 기법이다. 부분 매치는 부울논리가 가지고 있는 문제점과 한계점을 극복하기 위한 대한으로서 많은 연 구가 있었으나 그 본질은 부울 논리 구조안에서 검색을 향상시킨다는 점에서 한계를 가질수 밖에 없다 하겠다. 대표적인 예로 확률 검색, 벡터 공간 모델, 그리고 퍼지 집합을 대상으로 두 검색 기법을 비교하고 앞으로의 검색 기법이 나아가야 할 방향을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.649-651
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• 2005

웹에 분산된 모든 웹 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터를 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 검색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며, 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과일 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시맨틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과일인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성화기 위한 상위 온톤로지 표현 기법. 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 적용되는 여러 가지 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.159-166
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• 2005

사용자의 상황이 연속적으로 변화하는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 효율적으로 서비스를 수행하기 위해서는 효율적인 상황 정보 검색 기법이 필요하다. 본 논문에서는 효율적인 유비궈터스 서비스를 위한 상황별로 차별화된 새로운 상황 인식 정보 검색 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 상황에 따라 모든 정보를 한번에 검색하지 않기 때문에 보다 효율적으로 정보를 검색할 수 있다. 이를 위해 검색 기법과 알고리즘을 제시하고, 본 논문에서 제안하는 기법의 효율성을 실험을 통해 평가한다.